宮洵,任航,汪介瑜等.冬季網(wǎng)聯(lián)純電動(dòng)汽車熱泵空調(diào)生態(tài)制熱控制方法[J/OL].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版),1-9[2024-02-17].

摘 要：

為應(yīng)對(duì)冬季寒冷氣候條件下車艙供暖需求帶來(lái)的純電動(dòng)汽車“續(xù)航焦慮”問題，本文創(chuàng)新性地發(fā)掘了車速與熱泵空調(diào)系統(tǒng)能耗的靈敏度關(guān)系，并發(fā)展了一種新型的面向控制的熱泵空調(diào)系統(tǒng)高精度預(yù)測(cè)模型范式，然后以此為基礎(chǔ)將網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下的車速預(yù)瞄信息整合到熱管理控制器設(shè)計(jì)中，形成了一種基于模型預(yù)測(cè)控制（MPC）的預(yù)見性生態(tài)制熱策略（EHS）。所提出的 EHS 在基于 Dymola 的高保真物理仿真模型進(jìn)行了驗(yàn)證，仿真結(jié)果表明，利用車速預(yù)瞄信息來(lái)預(yù)見性地優(yōu)化空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行負(fù)荷，在滿足熱舒適度需求的同時(shí)，可以相較基準(zhǔn)控制器進(jìn)一步實(shí)現(xiàn) 18.46%-20.61%的能效提升。

0 引 言

純電動(dòng)汽車由于具有高能效、低污染等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)成為未來(lái)新能源汽車?yán)硐氲陌l(fā)展方向。然而，在面對(duì)寒冷氣候環(huán)境下的乘員艙供暖需求時(shí)[1]，純電動(dòng)汽車由于缺少了發(fā)動(dòng)機(jī)提供的余熱，電池需要為車艙供暖提供額外的電能，這會(huì)導(dǎo)致其續(xù)航里程縮短 30%至 45%[2]。美國(guó)阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（ArgonneNational Laboratory）的研究結(jié)果也顯示了純電動(dòng)汽車由于車艙供暖導(dǎo)致 20%-59%的里程縮減[3]。因此，冬季“續(xù)航焦慮”成為了制約純電動(dòng)汽車發(fā)展的一個(gè)關(guān)鍵因素[4]。

熱泵空調(diào)由于其能效比高的優(yōu)點(diǎn)已經(jīng)成為純電動(dòng)汽車冬季供暖方法的主要研究方向和發(fā)展趨勢(shì)[5]。與傳統(tǒng) PTC（Positive temperature coefficient）供暖方法相比，采用熱泵空調(diào)供暖可將供暖能耗降低 41%至 72%，進(jìn)而延長(zhǎng)純電動(dòng)汽車 14.2%至 31%的續(xù)航里程[6]。到目前為止，針對(duì)車用熱泵空調(diào)的研究一部分集中在熱泵空調(diào)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)上，如在回路中增加回?zé)崞鱽?lái)提高系統(tǒng)效率[7-8]。另一些研究集中在工質(zhì)的選擇上，如選擇使用低溫制熱性能優(yōu)秀的 R744 來(lái)彌補(bǔ)傳統(tǒng) R134 的低溫局限性[9-13]。但隨之帶來(lái)的不同的熱泵結(jié)構(gòu)以及 R744 跨臨界循環(huán)問題對(duì)熱泵空調(diào)系統(tǒng)的建模提出了挑戰(zhàn)。

針對(duì)熱泵空調(diào)系統(tǒng)控制問題，現(xiàn)有的研究主要分為基于規(guī)則的控制策略和基于優(yōu)化的控制策略。其中，模型預(yù)測(cè)控制（Model predictive control，MPC）可以很好地處理多輸入多輸出問題，同時(shí)顯式地考慮系統(tǒng)控制輸入和狀態(tài)變量的約束，并且已經(jīng)在汽車空調(diào)系統(tǒng)中得到了應(yīng)用且取得了較好的控制效果[14-15]。此外，新興的網(wǎng)聯(lián)自動(dòng)駕駛汽車（Connected and automated vehicle，CAV）技術(shù)使得預(yù)測(cè)未來(lái)交通狀況成為可能。如何有效利用網(wǎng)聯(lián)信息從而充分挖掘熱泵空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能潛力對(duì)于延長(zhǎng)純電動(dòng)汽車冬季續(xù)航里程具有重要的意義。

為了應(yīng)對(duì)以上問題和挑戰(zhàn)，本文在基于 MPC的純電動(dòng)汽車熱泵空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能控制方面做出了以下貢獻(xiàn)：

（1）熱泵空調(diào)系統(tǒng)的建模和靈敏度分析。首先，在 Dymola 平臺(tái)搭建了一個(gè)熱泵空調(diào)系統(tǒng)的高保真物理模型，挖掘了其內(nèi)在機(jī)理特性及車速靈敏度關(guān)系，這是本文提高系統(tǒng)能效的關(guān)鍵思路。而后，利用 Dymola 高保真物理模型提出、標(biāo)定并驗(yàn)證了用于預(yù)測(cè)的簡(jiǎn)化的熱泵空調(diào)系統(tǒng)面向控制的模型。

（2）開發(fā)了一種基于 MPC 的網(wǎng)聯(lián)汽車熱泵空調(diào)系統(tǒng)生態(tài)制熱策略（Eco-heating Strategy，EHS）。利用網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下提供的車速預(yù)瞄信息來(lái)預(yù)見性地優(yōu)化空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行負(fù)荷，實(shí)現(xiàn)了熱泵空調(diào)系統(tǒng)的低能耗。

本文的其余部分內(nèi)容如下。第一部分介紹了高保真物理模型的詳細(xì)信息及其機(jī)理分析，以及面向控制的數(shù)學(xué)模型的建立過(guò)程。第二部分描述了非線性 MPC（Nonlinear MPC，NMPC）和 EHS 的設(shè)計(jì)過(guò)程。第三部分展示了模擬仿真的節(jié)能效果。第四部分為全文的結(jié)論。

1 熱泵空調(diào)系統(tǒng)建模 

1.1 Dymola 模型建立

Dymola（Dynamic Modeling Lab）是基于公開Modelica 系統(tǒng)建模語(yǔ)言的集成建模和仿真環(huán)境。本文在 Dymola 平臺(tái)搭建了熱泵空調(diào)系統(tǒng) Modelica 動(dòng)態(tài)仿真模型，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖 1 所示。系統(tǒng)包含有兩個(gè)主要回路，綠色回路表示熱泵蒸汽壓縮回路，金色回路表示車艙供暖回路。主要元件包含壓縮機(jī)、氣體冷卻器、回?zé)崞鳌⑴蛎涢y、蒸發(fā)器和氣液分離器，各元件的選型及參數(shù)如表 1 所示。

當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，熱泵蒸汽壓縮回路進(jìn)行跨臨界R744 循環(huán)，R744 壓焓圖如圖 2 所示，過(guò)程如下[13]：（1）吸氣壓縮過(guò)程（點(diǎn) 1→點(diǎn) 2）：來(lái)自回?zé)崞鞯牡蜏氐蛪海c(diǎn) 1）的 R744 被壓縮機(jī)壓縮后變成高壓高溫狀態(tài)（點(diǎn) 2）；（2）超臨界排熱過(guò)程（點(diǎn) 2→點(diǎn) 3’）：高壓高溫的超臨界 R744 進(jìn)入氣體冷卻器中，與外部空氣發(fā)生顯熱換熱，排出熱量（點(diǎn) 3’）；（3）中間換熱過(guò)程（點(diǎn) 3’→點(diǎn) 3）：冷卻后的高壓中溫（點(diǎn)3’）R744 進(jìn)入回?zé)崞鳎c來(lái)自蒸發(fā)器的 R744 交換熱量，從而進(jìn)一步降低溫度（點(diǎn) 3）；（4）節(jié)流降壓過(guò)程（點(diǎn) 3→點(diǎn) 4）：通過(guò)回?zé)崞骱蟮?R744 進(jìn)入膨脹閥節(jié)流，成為低壓低溫的兩相狀態(tài)（點(diǎn) 4）。（5）亞臨界吸熱過(guò)程（點(diǎn) 4→點(diǎn) 5）：低壓低溫的 R744在蒸發(fā)器中蒸發(fā)吸收外界空氣的熱量，壓力與溫度保持不變（點(diǎn) 5）。（6）干燥回?zé)徇^(guò)程（點(diǎn) 5→點(diǎn) 1）：低壓低溫（點(diǎn) 5）的 R744 經(jīng)由氣液分離器干燥、回?zé)崞骰販睾?，重新進(jìn)入壓縮機(jī)（點(diǎn) 1），完成整個(gè)循環(huán)。車艙供暖回路則負(fù)責(zé)將熱泵排出的熱量帶入車艙。來(lái)自車艙和/或外界環(huán)境的空氣流過(guò)氣體冷卻器并吸收 R744 排出的熱量。然后通過(guò)鼓風(fēng)機(jī)進(jìn)入車艙，使車艙升溫。

此外，本文所采用的模型中還內(nèi)置了一個(gè)比例積分（Proportional-plus-Integral，PI）控制器，通過(guò)改變電子膨脹閥的流通面積使氣體冷卻器的壓力保持恒定。

1.2 車速靈敏度分析

在相同的壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速、鼓風(fēng)機(jī)進(jìn)氣量和邊界條件下，在不同的恒定車速（veh v= 0, 20, 40, 60, 80, 100, 120km/h）下對(duì) Dymola 模型進(jìn)行開環(huán)測(cè)試，探究空調(diào)系統(tǒng)能耗的車速靈敏度關(guān)系，仿真結(jié)果如圖3 所示。如圖 3(a)所示，純電動(dòng)汽車車速越高，車艙升溫到同一溫度（如 5℃）所需的時(shí)間越短，即熱泵空調(diào)的效率隨著車速的提高而增加。這一結(jié)果與基本物理原理相一致：隨著車速的提高，進(jìn)入蒸發(fā)器（車外換熱器）的沖壓空氣質(zhì)量流量增大，蒸發(fā)器的換熱效率提高（如圖 3(b)所示），空調(diào)系統(tǒng)的整體效率提高[15-16]。

表 2 總結(jié)了開環(huán)測(cè)試實(shí)驗(yàn)中不同車速下熱泵空調(diào)系統(tǒng)的總能耗。表格第二行的數(shù)值表示車艙到達(dá)同一溫度（9℃）時(shí)熱泵空調(diào)系統(tǒng)能耗，當(dāng)車速?gòu)?km/h（停車狀態(tài)）提高到 120km/h（高速狀態(tài)）時(shí)，熱泵空調(diào)系統(tǒng)的能耗降低了約 45%。表格第四行的數(shù)值表示進(jìn)一步對(duì)行駛距離進(jìn)行歸一化所計(jì)算出的系統(tǒng)每千米能耗。由于車速提高時(shí)相同時(shí)間內(nèi)行駛距離更遠(yuǎn)，這一數(shù)值的大小直接影響了車輛的續(xù)航里程。即高速行駛的車輛不僅熱泵空調(diào)的效率更高，行駛同樣的距離所耗費(fèi)的時(shí)間還更短，熱泵空調(diào)的運(yùn)行時(shí)間也更短，熱泵空調(diào)系統(tǒng)能耗更低。熱泵空調(diào)系統(tǒng)這一車速靈敏度關(guān)系，有助于在已知未來(lái)車速軌跡的前提下進(jìn)行熱管理方法設(shè)計(jì)。

1.3 面向控制的數(shù)學(xué)模型

1.3.1 熱泵模型

本文采用的熱泵模型中內(nèi)置了一個(gè)比例積分（Proportional-plus-Integral，PI）控制器，通過(guò)控制膨脹閥開度以控制氣體冷卻器的壓力不變?；诩袇?shù)模型[17]以及以下假設(shè)建立蒸發(fā)器壓力的預(yù)測(cè)模型：1）氣體冷卻器的壓力是恒定的；2）忽略蒸發(fā)器中的壓降和熱損失，工質(zhì)僅以兩相形式存在，不考慮過(guò)熱區(qū)；3）工質(zhì)進(jìn)出蒸發(fā)器的質(zhì)量流量是恒定的；4）工質(zhì)到蒸發(fā)器壁的熱傳遞是瞬時(shí)的；5）工質(zhì)和空氣的熱力學(xué)性質(zhì)是均勻分布的，整個(gè)傳熱過(guò)程的熱力學(xué)性質(zhì)均取平均值。則蒸發(fā)器壓力預(yù)測(cè)模型如下：

1.3.2 車艙熱模型

基于熱平衡法[19]及以下假設(shè)建立車艙溫度的簡(jiǎn)化預(yù)測(cè)模型：1）忽略乘員代謝負(fù)荷、太陽(yáng)的漫射輻射負(fù)荷和反射輻射負(fù)荷；2）車艙內(nèi)部設(shè)備溫度和車艙外殼溫度的動(dòng)態(tài)比車艙溫度的動(dòng)態(tài)慢，因此視為測(cè)量輸入。車艙溫度預(yù)測(cè)模型如下：

1.3.3 面向控制的數(shù)學(xué)模型

建立系統(tǒng)面向控制的數(shù)學(xué)模型。模型是離散形

1.3.4 面向控制模型參數(shù)標(biāo)定與節(jié)能機(jī)理分析

基于 Dymola 模型生成的數(shù)據(jù)，在 MATLAB 中利用最小二乘法對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定，模型驗(yàn)證結(jié)果如圖 4 所示。所建立模型的預(yù)測(cè)值與高保真Dymola 模型的仿真值之間的均方根誤差（Root mean squared error，RMSE）分別為 0.0506℃、0.334bar、1.14℃、43.2W 和 3.57W，模型精度滿足控制器設(shè)計(jì)需求。 

分析面向控制模型對(duì)車速的靈敏度可知，當(dāng)車速升高時(shí)，由式(2)計(jì)算出的蒸發(fā)器進(jìn)氣質(zhì)量流量增加，由式(1)計(jì)算出的蒸發(fā)器壓力升高，這與圖 3(b)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果相吻合。分析式(8)可得，蒸發(fā)器壓力升高，壓縮機(jī)功率降低，與表 2 得到的結(jié)論相一致。

綜上，所建立的面向控制的模型針對(duì)車艙溫度、蒸發(fā)器壓力、車艙進(jìn)風(fēng)溫度、壓縮機(jī)功率和鼓風(fēng)機(jī)功率等關(guān)鍵變量，均能夠保持極高的準(zhǔn)確性，并且能夠反映熱泵空調(diào)系統(tǒng)的車速靈敏度特性，可用于MPC 的設(shè)計(jì)和性能評(píng)估。

2 生態(tài)制熱模型預(yù)測(cè)控制器設(shè)計(jì)

圖 5 為本文采用的熱泵空調(diào)系統(tǒng)的控制策略。MPC 控制器接收來(lái)自網(wǎng)聯(lián)信息的車速預(yù)測(cè)信號(hào)和傳感器測(cè)量的測(cè)量信號(hào)作為輸入，計(jì)算系統(tǒng)的控制輸入（壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速和鼓風(fēng)機(jī)進(jìn)氣量）。

2.1 基準(zhǔn)模型預(yù)測(cè)控制策略

NMPC 的代價(jià)函數(shù)主要由能耗項(xiàng)、車艙熱舒適度項(xiàng)以及蒸發(fā)器壓力保持項(xiàng)三部分組成。

2.2 基于 MPC 的熱泵空調(diào)系統(tǒng)生態(tài)制熱策略

相比于基準(zhǔn)控制策略，通過(guò)利用車速靈敏度關(guān)系可以使空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)根據(jù)未來(lái)的車速預(yù)瞄信息得到預(yù)見性地調(diào)整，以期改善熱泵空調(diào)系統(tǒng)能耗。在行駛車速較高并同時(shí)對(duì)應(yīng)更高效的空調(diào)運(yùn)行效率時(shí)，EHS 建議減小能耗項(xiàng)成本函數(shù)的權(quán)重'OPWR及增大熱舒適性跟蹤項(xiàng)成本函數(shù)的相關(guān)權(quán)重w，以提高空調(diào)系統(tǒng)在高效區(qū)的工作負(fù)荷；當(dāng)空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行效率在較低車速情況下對(duì)應(yīng)減小時(shí)，優(yōu)化問題（18）中與車速相關(guān)的權(quán)重項(xiàng)也隨之進(jìn)行改變，以適當(dāng)減小空調(diào)在低效區(qū)的運(yùn)行損耗。

3. 仿真結(jié)果

以 CLTC、UDDS 和 NEDC 標(biāo)準(zhǔn)工況作為車速軌跡信息，驗(yàn)證 EHS 的有效性，如表 4 所示。以UDDS 工況為例，分析車速與車艙溫度、能耗值之間的關(guān)系，仿真結(jié)果如圖 7 所示。從 EHS 的結(jié)果來(lái)看，當(dāng)車速增加時(shí)，提高空調(diào)系統(tǒng)工作負(fù)荷，壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速和鼓風(fēng)機(jī)進(jìn)氣量增加，由于車艙具有較大的熱慣性，此時(shí)車艙溫度呈上升趨勢(shì)，并在一個(gè)延時(shí)后升高；當(dāng)車速降低時(shí)，降低空調(diào)系統(tǒng)工作負(fù)荷，壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速和鼓風(fēng)機(jī)進(jìn)氣量降低，此時(shí)車艙溫度呈下降趨勢(shì)，并在一個(gè)延時(shí)后降低。與 NMPC 的車艙溫度快速達(dá)到設(shè)定點(diǎn)（23.5℃）不同，EHS 的車艙溫度在設(shè)定點(diǎn)附近波動(dòng)，與 NMPC 的平均車艙溫度僅相差 0.29℃。所設(shè)計(jì)的 EHS 在幾乎不影響熱舒適度的條件下比 NMPC 進(jìn)一步節(jié)約了 19.22%的能耗。綜上，與跟蹤恒定的車艙溫度設(shè)定值的基準(zhǔn) MPC相比，允許車艙溫度在一定的乘客舒適度范圍內(nèi)變化，并根據(jù)未來(lái)的車輛速度曲線優(yōu)化熱泵空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行，可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn) 18.46%-20.61%的節(jié)能效果。

4. 結(jié)論

針對(duì)純電動(dòng)汽車冬季供暖需求加劇導(dǎo)致的“續(xù)航焦慮”問題，本文以熱泵空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)理及能耗靈敏度分析為出發(fā)點(diǎn)，提出了一種基于 MPC 的生態(tài)制熱策略，為進(jìn)一步挖掘網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下系統(tǒng)能效提升提供了一個(gè)新的思路。主要結(jié)論總結(jié)如下： 

（1）提出了一種熱泵空調(diào)系統(tǒng)面向控制的預(yù)測(cè)模型。模型的驗(yàn)證結(jié)果表明，所建立的預(yù)測(cè)模型可以很好地描述熱泵空調(diào)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，模型精度可以用于控制器的設(shè)計(jì)。

（2）利用 Dymola 平臺(tái)建立的熱泵空調(diào)系統(tǒng)高保真物理模型挖掘了熱泵空調(diào)系統(tǒng)效率的車速靈敏度，并將這一靈敏度與控制算法相結(jié)合，提出了一種基于 MPC 的熱泵空調(diào)系統(tǒng) EHS。所提出的 EHS與基準(zhǔn)控制器 NMPC 相比，利用網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下提供的車速預(yù)瞄信息來(lái)預(yù)見性地優(yōu)化空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行負(fù)荷，在滿足熱舒適度需求的同時(shí)，相較基準(zhǔn)控制器可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn) 18.46%-20.61%的能源效率的提升。 

未來(lái)的工作可以考慮寒冷氣候條件下電池?zé)峁芾硐到y(tǒng)以及面對(duì)多維動(dòng)-熱需求時(shí)車輛動(dòng)力系統(tǒng)與熱力系統(tǒng)之間的協(xié)同優(yōu)化問題。